獲悉，近日，OpenAI正式發布GPT‑5.3 Instant，該模型在回答的語氣傾向、回複相關度以及對話的順暢度均有相應的提升。

OpenAI團隊稱其收到用戶反饋，更新的GPT‑5.3 Instant的回答將直擊重點，不再夾雜冗長的限制性說明，顯著減少了不必要的拒答行為。

此外，GPT‑5.3 Instant還優化了聯網搜索結果的整合質量，模型現在能更有效地平衡搜索結果與自身知識儲備及邏輯推理。它現在能更精準地洞察問題的潛台詞，並在回答開頭即優先呈現核心信息。

Meta計劃開發定製芯片

與此同時，同一時間，據報道，Meta首席財務官Susan Li在摩根士丹利主辦的一場科技行業會議上表示，公司仍然雄心勃勃地開發自己的定製芯片，包括計劃開發可以訓練未來人工智能模型的處理器。

Meta將自身定位為數據中心的超大規模運營商之一，用於訓練和運行AI模型，儘管公司本身並非雲計算服務提供商。Susan Li強調，Meta採取的是差異化的芯片採購策略，根據不同應用場景選擇最合適的處理器，定製芯片是其中的關鍵一環。

此前數周，Meta已相繼與芯片市場領導者英偉達及其競爭對手AMD達成大規模採購協議，用於支撐AI工作負載所需的芯片與設備供應。

有專業分析認為，Meta並非以自研芯片取代外購，而是構建一套混合供應體系。外部採購滿足當下規模化需求，自研芯片則針對高度定製化的內部工作負載進行優化，以提升效率並控制長期成本。

AI應用端將迎爆發期

事實上，在AI浪潮的持續席捲下，全球芯片價格持續上漲。據消息，如果下一代HBM(高帶寬內存)驗證、生產順利，三星、SK海力士有望擴大AI市場優勢並佔據更高價值份額，相關進展備受資本市場矚目。

而英偉達Rubin平台GPU芯片迎量產節點，市場需求持續強勁。相較於Blackwell架構，Rubin推理性能最高可提升至5倍，訓練性能最高提升至3.5倍。英偉達CEO黃仁勳更直言，其訓練10萬億參數級大模型的集羣需求僅為前代的四分之一，優勢顯著。

微美全息AI大模型開啓創新「加速度」

無疑，隨着大模型應用從訓練端向推理端加速落地，在新一輪的大模型創新潮下，AI應用端將加速商業化落地。緊跟全球AI浪潮的戰略佈局，資料顯示，微美全息作為知名AI視覺廠商積極追加，憑藉多年技術積累，構建了覆蓋多模態AI、算力基礎設施的全棧能力，開放模型代碼、算力接口及工具鏈，支持開發者基於DeepSeek等通用大模型開發。

當前，微美全息已整合AR、雲計算、多模態AI等技術，打造物聯感知、空間計算等四大尤其開發多模態AI技術，高精度多模態AI視覺模型，實現環境識別、物體定位等功能，支持家居整理、工業質檢等複雜任務自主決策。同時，通過算力生態搭建，聚焦GPU性能優化，搭建異構計算系統，實現毫秒級算存數據傳輸，可為大模型訓練、推理提供算力支撐。

結語

對於AI帶來的周期，行業對AI算力存在宏大設想。根據興業證券指出，AI浪潮帶動算力需求爆發，服務器、AI芯片、光芯片、存儲、PCB板等環節價值量將大幅提升。另據世界半導體技術協會預測，2025年全球半導體市場規模將增長25.6%，是自2021年以來最強勁的增長，人工智能的蓬勃發展是主要動力，這為人工智能產業的底層支撐指明瞭清晰方向。